檀越剑指大厂

【算法思想】排序

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博客目录

- 一.基于比较的排序算法
- - 1.常见排序算法
  - 2.稳定 vs 不稳定
  - 3.冒泡排序
  - 4.选择排序
  - 5.堆排序
  - 6.插入排序
  - 7.希尔排序
  - 8.归并排序
  - 9.归并+插入
  - 10.快速排序
- 二.非比较排序算法
- - 1.非比较排序
  - 2.计数排序
  - 3.桶排序
  - 4.基数排序
- 三.Java 中的排序
- - 1.JDK 7~13 中的排序实现
  - 2.JDK 14~20 中的排序实现
- 四.练习题目
- - 1.力扣题目分析说明
  - 2.根据另一个数组次序排序 - 力扣 1122 题
  - 3.按出现频率排序 - 力扣 1636
  - 4.最大间距 - 力扣 164
  - 5.排序数组-力扣 912 题

一.基于比较的排序算法

1.常见排序算法

基于比较排序的算法是一类常见的排序算法，它们通过比较元素之间的大小来确定它们的相对顺序。以下是一些常见的基于比较排序算法：

冒泡排序（Bubble Sort）：冒泡排序重复地比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确就交换它们，直到整个数组都有序。
选择排序（Selection Sort）：选择排序在每一轮中选择未排序部分中的最小元素，并将其放到已排序部分的末尾。
插入排序（Insertion Sort）：插入排序将元素逐个从未排序部分插入到已排序部分的适当位置，以构建有序数组。
快速排序（Quick Sort）：快速排序通过选择一个元素作为基准，将数组分为两个子数组，然后递归地对子数组进行排序。
归并排序（Merge Sort）：归并排序将数组分为两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，并将它们合并以生成有序数组。
堆排序（Heap Sort）：堆排序使用堆数据结构来维护数组的有序性，通过不断调整堆来排序数组。
希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是一种改进的插入排序，它通过比较相隔一定间隔的元素来进行排序，然后逐渐减小间隔直到为 1。
奇偶排序（Odd-Even Sort）：奇偶排序是一种并行排序算法，它比较和交换奇数和偶数索引位置上的元素，直到数组有序。
梳排序（Comb Sort）：梳排序是一种改进的冒泡排序，它通过一个称为“间隙”的增量来减小逆序对的数量，然后逐渐缩小间隙。

这些算法在不同情况下有不同的性能表现，包括最坏情况时间复杂度、平均情况时间复杂度和空间复杂度等方面的差异。选择排序和冒泡排序通常性能较差，而快速排序、归并排序和堆排序通常性能较好。根据数据集的特点和性能需求，可以选择适当的排序算法。

算法	最好	最坏	平均	空间	稳定	思想	注意事项
冒泡	O(n)	O( $n^2$ )	O( $n^2$ )	O(1)	Y	比较	最好情况需要额外判断
选择	O( $n^2$ )	O( $n^2$ )	O( $n^2$ )	O(1)	N	比较	交换次数一般少于冒泡
堆	O( $n l o g n$ )	O( $n l o g n$ )	O( $n l o g n$ )	O(1)	N	选择	堆排序的辅助性较强，理解前先理解堆的数据结构
插入	O(n)	O( $n^2$ )	O( $n^2$ )	O(1)	Y	比较	插入排序对于近乎有序的数据处理速度比较快，复杂度有所下降，可以提前结束
希尔	O(nlogn)	O( $n^2$ )	O( $n l o g n$ )	O(1)	N	插入	gap 序列的构造有多种方式，不同方式处理的数据复杂度可能不同
归并	O( $n l o g n$ )	O( $n l o g n$ )	O( $n l o g n$ )	O(n)	Y	分治	需要额外的 O(n)的存储空间
快速	O( $n l o g n$ )	O( $n^2$ )	O( $n l o g n$ )	O(logn)	N	分治	快排可能存在最坏情况，需要把枢轴值选取得尽量随机化来缓解最坏情况下的时间复杂度

2.稳定 vs 不稳定

3.冒泡排序

要点

每轮冒泡不断地比较相邻的两个元素，如果它们是逆序的，则交换它们的位置
下一轮冒泡，可以调整未排序的右边界，减少不必要比较

以数组 3、2、1 的冒泡排序为例，第一轮冒泡

第二轮冒泡

未排序区域内就剩一个元素，结束

优化手段：每次循环时，若能确定更合适的右边界，则可以减少冒泡轮数

以数组 3、2、1、4、5 为例，第一轮结束后记录的 x，即为右边界

非递归版代码

public class BubbleSort {

    private static void bubble(int[] a) {
        int j = a.length - 1;
        while (true) {
            int x = 0;
            for (int i = 0; i < j; i++) {
                if (a[i] > a[i + 1]) {
                    int t = a[i];
                    a[i] = a[i + 1];
                    a[i + 1] = t;
                    x = i;
                }
            }
            j = x;
            if (j == 0) {
                break;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {6, 5, 4, 3, 2, 1};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        bubble(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

4.选择排序

要点

每一轮选择，找出最大（最小）的元素，并把它交换到合适的位置

以下面的数组选择最大值为例

非递归实现

public class SelectionSort {
    public static void sort(int[] a) {
        // 1. 选择轮数 a.length - 1
        // 2. 交换的索引位置(right) 初始 a.length - 1, 每次递减
        for (int right = a.length - 1; right > 0 ; right--) {
            int max = right;
            for (int i = 0; i < right; i++) {
                if (a[i] > a[max]) {
                    max = i;
                }
            }
            if(max != right) {
                swap(a, max, right);
            }
        }
    }

    private static void swap(int[] a, int i, int j) {
        int t = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = t;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {6, 5, 4, 3, 2, 1};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

5.堆排序

要点：

建立大顶堆
每次将堆顶元素（最大值）交换到末尾，调整堆顶元素，让它重新符合大顶堆特性

建堆

交换，下潜调整

代码

public class HeapSort {
    public static void sort(int[] a) {
        heapify(a, a.length);
        for (int right = a.length - 1; right > 0; right--) {
            swap(a, 0, right);
            down(a, 0, right);
        }
    }

    // 建堆 O(n)
    private static void heapify(int[] array, int size) {
        for (int i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            down(array, i, size);
        }
    }

    // 下潜
    // leetcode 上数组排序题目用堆排序求解，非递归实现比递归实现大约快 6ms
    private static void down(int[] array, int parent, int size) {
        while (true) {
            int left = parent * 2 + 1;
            int right = left + 1;
            int max = parent;
            if (left < size && array[left] > array[max]) {
                max = left;
            }
            if (right < size && array[right] > array[max]) {
                max = right;
            }
            if (max == parent) { // 没找到更大的孩子
                break;
            }
            swap(array, max, parent);
            parent = max;
        }
    }

    // 交换
    private static void swap(int[] a, int i, int j) {
        int t = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = t;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {2, 3, 1, 7, 6, 4, 5};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

6.插入排序

要点

将数组分为两部分 [0 … low-1] [low … a.length-1]
- 左边 [0 … low-1] 是已排序部分
- 右边 [low … a.length-1] 是未排序部分
每次从未排序区域取出 low 位置的元素, 插入到已排序区域

例

代码

public class InsertionSort {

    public static void sort(int[] a) {
        for (int low = 1; low < a.length; low++) {
            // 将 low 位置的元素插入至 [0..low-1] 的已排序区域
            int t = a[low];
            int i = low - 1; // 已排序区域指针

            while (i >= 0 && t < a[i]) { // 没有找到插入位置
                a[i + 1] = a[i]; // 空出插入位置
                i--;
            }

            // 找到插入位置
            if (i != low - 1) {
                a[i + 1] = t;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 5, 8, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

7.希尔排序

要点

简单的说，就是分组实现插入，每组元素间隙称为 gap
每轮排序后 gap 逐渐变小，直至 gap 为 1 完成排序
对插入排序的优化，让元素更快速地交换到最终位置

下图演示了 gap = 4，gap = 2，gap = 1 的三轮排序前后比较

代码

public class ShellSort {
    public static void sort(int[] a) {
        for (int gap = a.length>>1; gap >0 ; gap=gap>>1) {
            for (int low = gap; low < a.length; low ++) {
                // 将 low 位置的元素插入至 [0..low-1] 的已排序区域
                int t = a[low];
                int i = low - gap; // 已排序区域指针

                while (i >= 0 && t < a[i]) { // 没有找到插入位置
                    a[i + gap] = a[i]; // 空出插入位置
                    i -= gap;
                }

                // 找到插入位置
                if (i != low - gap) {
                    a[i + gap] = t;
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 5, 8, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
		System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

8.归并排序

要点

分 - 每次从中间切一刀，处理的数据少一半
治 - 当数据仅剩一个时可以认为有序
合 - 两个有序的结果，可以进行合并排序（参见数组练习 E01. 合并有序数组）

代码

public class MergeSortTopDown {

    /*
        a1 原始数组
        i~iEnd 第一个有序范围
        j~jEnd 第二个有序范围
        a2 临时数组
     */
    public static void merge(int[] a1, int i, int iEnd, int j, int jEnd, int[] a2) {
        int k = i;
        while (i <= iEnd && j <= jEnd) {
            if (a1[i] < a1[j]) {
                a2[k] = a1[i];
                i++;
            } else {
                a2[k] = a1[j];
                j++;
            }
            k++;
        }
        if (i > iEnd) {
            System.arraycopy(a1, j, a2, k, jEnd - j + 1);
        }
        if (j > jEnd) {
            System.arraycopy(a1, i, a2, k, iEnd - i + 1);
        }
    }

    public static void sort(int[] a1) {
        int[] a2 = new int[a1.length];
        split(a1, 0, a1.length - 1, a2);
    }

    private static void split(int[] a1, int left, int right, int[] a2) {
        int[] array = Arrays.copyOfRange(a1, left, right + 1);
//        System.out.println(Arrays.toString(array));
        // 2. 治
        if (left == right) {
            return;
        }
        // 1. 分
        int m = (left + right) >>> 1;
        split(a1, left, m, a2);                 // left = 0 m = 0  9
        split(a1, m + 1, right, a2);       // m+1 = 1 right = 1  3
        // 3. 合
        merge(a1, left, m, m + 1, right, a2);
        System.arraycopy(a2, left, a1, left, right - left + 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 8, 5, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

非递归实现

public class MergeSortBottomUp {

    /*
        a1 原始数组
        i~iEnd 第一个有序范围
        j~jEnd 第二个有序范围
        a2 临时数组
     */
    public static void merge(int[] a1, int i, int iEnd, int j, int jEnd, int[] a2) {
        int k = i;
        while (i <= iEnd && j <= jEnd) {
            if (a1[i] < a1[j]) {
                a2[k] = a1[i];
                i++;
            } else {
                a2[k] = a1[j];
                j++;
            }
            k++;
        }
        if (i > iEnd) {
            System.arraycopy(a1, j, a2, k, jEnd - j + 1);
        }
        if (j > jEnd) {
            System.arraycopy(a1, i, a2, k, iEnd - i + 1);
        }
    }

    public static void sort(int[] a1) {
        int n = a1.length;
        int[] a2 = new int[n];
        for (int width = 1; width < n; width *= 2) {
            for (int i = 0; i < n; i += 2 * width) {
                int m = Integer.min(i + width - 1, n - 1);
                int j = Integer.min(i + 2 * width - 1, n - 1);
                System.out.println(i + " " + m + " " + j);
                merge(a1, i, m, m + 1, j, a2);
            }
            System.arraycopy(a2, 0, a1, 0, n);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 8, 5, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

9.归并+插入

小数据量且有序度高时，插入排序效果高
大数据量用归并效果好
可以结合二者

public class MergeInsertionSort {

    public static void insertion(int[] a, int left, int right) {
        for (int low = left + 1; low <= right; low++) {
            int t = a[low];
            int i = low - 1;
            while (i >= left && t < a[i]) {
                a[i + 1] = a[i];
                i--;
            }
            if (i != low - 1) {
                a[i + 1] = t;
            }
        }
    }

    /*
        a1 原始数组
        i~iEnd 第一个有序范围
        j~jEnd 第二个有序范围
        a2 临时数组
     */
    public static void merge(int[] a1, int i, int iEnd, int j, int jEnd, int[] a2) {
        int k = i;
        while (i <= iEnd && j <= jEnd) {
            if (a1[i] < a1[j]) {
                a2[k] = a1[i];
                i++;
            } else {
                a2[k] = a1[j];
                j++;
            }
            k++;
        }
        if (i > iEnd) {
            System.arraycopy(a1, j, a2, k, jEnd - j + 1);
        }
        if (j > jEnd) {
            System.arraycopy(a1, i, a2, k, iEnd - i + 1);
        }
    }

    public static void sort(int[] a1) {
        int[] a2 = new int[a1.length];
        split(a1, 0, a1.length - 1, a2);
    }

    private static void split(int[] a1, int left, int right, int[] a2) {
//        int[] array = Arrays.copyOfRange(a1, left, right + 1);
//        System.out.println(Arrays.toString(array));

        // 2. 治
        if (right == left) {
            return;
        }
        if (right - left <= 32) {
            insertion(a1, left, right);
            System.out.println("insert..." + left + " " + right +" "+Arrays.toString(a1));
            return;
        }
        // 1. 分
        int m = (left + right) >>> 1;
        split(a1, left, m, a2);                 // left = 0 m = 0  9
        split(a1, m + 1, right, a2);       // m+1 = 1 right = 1  3
        System.out.println(left + " " + right + " "+Arrays.toString(a1));
        // 3. 合
        merge(a1, left, m, m + 1, right, a2);
        System.arraycopy(a2, left, a1, left, right - left + 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 8, 5, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

10.快速排序

单边循环（lomuto 分区）要点

选择最右侧元素作为基准点
j 找比基准点小的，i 找比基准点大的，一旦找到，二者进行交换
- 交换时机：j 找到小的，且与 i 不相等
- i 找到 >= 基准点元素后，不应自增
最后基准点与 i 交换，i 即为基准点最终索引

例：

i 和 j 都从左边出发向右查找，i 找到比基准点 4 大的 5，j 找到比基准点小的 2，停下来交换

i 找到了比基准点大的 5，j 找到比基准点小的 3，停下来交换

j 到达 right 处结束，right 与 i 交换，一轮分区结束

代码

public class QuickSortLomuto {

    public static void sort(int[] a) {
        quick(a, 0, a.length - 1);
    }

    private static void quick(int[] a, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int p = partition(a, left, right); // p代表基准点元素索引
        quick(a, left, p - 1);
        quick(a, p + 1, right);
    }

    private static int partition(int[] a, int left, int right) {
        int pv = a[right]; // 基准点元素值
        int i = left;
        int j = left;
        while (j < right) {
            if (a[j] < pv) { // j 找到比基准点小的了, 没找到大的
                if (i != j) {
                    swap(a, i, j);
                }
                i++;
            }
            j++;
        }
        swap(a, i, right);
        return i;
    }

    private static void swap(int[] a, int i, int j) {
        int t = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = t;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {5, 3, 7, 2, 9, 8, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

双边循环要点

选择最左侧元素作为基准点
j 找比基准点小的，i 找比基准点大的，一旦找到，二者进行交换
- i 从左向右
- j 从右向左
最后基准点与 i 交换，i 即为基准点最终索引

例：

i 找到比基准点大的 5 停下来，j 找到比基准点小的 1 停下来（包含等于），二者交换

i 找到 8，j 找到 3，二者交换，i 找到 7，j 找到 2，二者交换

i == j，退出循环，基准点与 i 交换

代码

public class QuickSortHoare {

    public static void sort(int[] a) {
        quick(a, 0, a.length - 1);
    }

    private static void quick(int[] a, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int p = partition(a, left, right);
        quick(a, left, p - 1);
        quick(a, p + 1, right);
    }

    private static int partition(int[] a, int left, int right) {
        int i = left;
        int j = right;
        int pv = a[left];
        while (i < j) {
            while (i < j && a[j] > pv) {
                j--;
            }
            while (i < j && pv >= a[i]) {
                i++;
            }
            swap(a, i, j);
        }
        swap(a, left, j);
        return j;
    }

    private static void swap(int[] a, int i, int j) {
        int t = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = t;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 8, 5, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

随机基准点:

使用随机数作为基准点，避免万一最大值或最小值作为基准点导致的分区不均衡

例

改进代码

int idx = ThreadLocalRandom.current().nextInt(right - left + 1) + left;
swap(a, idx, left);

处理重复值:

如果重复值较多，则原来算法中的分区效果也不好，如下图中左侧所示，需要想办法改为右侧的分区效果

改进代码

public class QuickSortHandleDuplicate {

    public static void sort(int[] a) {
        quick(a, 0, a.length - 1);
    }

    private static void quick(int[] a, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int p = partition(a, left, right);
        quick(a, left, p - 1);
        quick(a, p + 1, right);
    }

    /*
        循环内
            i 从 left + 1 开始，从左向右找大的或相等的
            j 从 right 开始，从右向左找小的或相等的
            交换，i++ j--

        循环外 j 和 基准点交换，j 即为分区位置
     */
    private static int partition(int[] a, int left, int right) {
        int idx = ThreadLocalRandom.current().nextInt(right - left + 1) + left;
        swap(a, left, idx);
        int pv = a[left];
        int i = left + 1;
        int j = right;
        while (i <= j) {
            // i 从左向右找大的或者相等的
            while (i <= j && a[i] < pv) {
                i++;
            }
            // j 从右向左找小的或者相等的
            while (i <= j && a[j] > pv) {
                j--;
            }
            if (i <= j) {
                swap(a, i, j);
                i++;
                j--;
            }
        }
        swap(a, j, left);
        return j;
    }

    private static void swap(int[] a, int i, int j) {
        int t = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = t;
    }

    public static void main(String[] args) {
//        int[] a = {4, 2, 1, 3, 2, 4}; // 最外层循环 = 要加
//        int[] a = {2, 1, 3, 2}; // 内层循环 = 要加
        int[] a = {2, 1, 3, 2}; // 内层if要加
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

核心思想是
- 改进前，i 只找大于的，j 会找小于等于的。一个不找等于、一个找等于，势必导致等于的值分布不平衡
- 改进后，二者都会找等于的交换，等于的值会平衡分布在基准点两边
细节：
- 因为一开始 i 就可能等于 j，因此外层循环需要加等于条件保证至少进入一次，让 j 能减到正确位置
- 内层 while 循环中 i <= j 的 = 也不能去掉，因为 i == j 时也要做一次与基准点的判断，好让 i 及 j 正确
- i == j 时，也要做一次 i++ 和 j-- 使下次循环二者不等才能退出
- 因为最后退出循环时 i 会大于 j，因此最终与基准点交换的是 j
内层两个 while 循环的先后顺序不再重要

二.非比较排序算法

1.非比较排序

非比较排序算法	时间复杂度	空间复杂度	稳定性
计数排序	O(n+k)	O(n+k)	稳定
桶排序	O(n+k)	O(n+k)	稳定
基数排序	O(d*(n+k))	O(n+k)	稳定

其中

n 是数组长度
k 是桶长度
d 是基数位数

2.计数排序

方法 1（简化后的计数排序）

public static void sort(int[] a) {
    int min = a[0];
    int max = a[0];
    for (int i : a) {
        if (i > max) {
            max = i;
        } else if (i < min) {
            min = i;
        }
    }
    int[] counting = new int[max - min + 1];
    for (int i : a) {
        counting[i - min]++;
    }
    int k = 0;
    for (int i = 0; i < counting.length; i++) {
        while (counting[i] > 0) {
            a[k] = i + min;
            counting[i]--;
            k++;
        }
    }
}

针对 byte []，因为数据范围已知，省去了求最大、最小值的过程，java 中对 char[]、short[]、byte[] 的排序都可能采用 counting 排序

public static void sort(byte[] a) {
    int[] counting = new int[256];
    for (int i : a) {
        counting[i & 0xFF]++;
    }
    int k = a.length-1;
    for (int i = 128 + 256; k >= 0; ) {
        while (counting[--i & 0xFF] ==0);
        int v = i & 0xFF;
        int c = counting[i & 0xFF];
        for (int j = 0; j < c; j++) {
            a[k] = (byte) v;
            k--;
        }
    }
}

稳定计数排序

public static void sort2(int[] a) {
    int min = a[0];
    int max = a[0];
    for (int i : a) {
        if (i > max) {
            max = i;
        } else if (i < min) {
            min = i;
        }
    }
    int[] counting = new int[max - min + 1];
    for (int i : a) {
        counting[i - min]++;
    }
    for (int i = 1; i < counting.length; i++) {
        counting[i] = counting[i] + counting[i - 1];
    }
    int[] b = new int[a.length];
    for (int i = a.length - 1; i >= 0; i--) {
        int j = a[i] - min;
        counting[j]--;
        b[counting[j]] = a[i];
    }
    System.arraycopy(b, 0, a, 0, a.length);
}

3.桶排序

初步实现

public class BucketSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] ages = {20, 18, 66, 25, 67, 30}; // 假设人类年龄 1~99 那么分为10个桶
        System.out.println(Arrays.toString(ages));
        sort(ages);
        System.out.println(Arrays.toString(ages));
    }

    public static void sort(int[] a) {
        DynamicArray[] buckets = new DynamicArray[10];
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            buckets[i] = new DynamicArray();
        }
        for (int v : a) {
            DynamicArray bucket = buckets[v / 10];
            bucket.addLast(v);
        }
        for (DynamicArray bucket : buckets) {
            System.out.println(Arrays.toString(bucket.array()));
        }
        int k = 0;
        for (DynamicArray bucket : buckets) {
            int[] array = bucket.array();
            InsertionSort.sort(array);
            for (int v : array) {
                a[k++] = v;
            }
        }
    }
}

通用

public class BucketSortGeneric {
    public static void main(String[] args) {
        int[] ages = {20, 10, 28, 66, 25, 31, 67, 30, 70}; // 假设人类年龄 1~99
        System.out.println(Arrays.toString(ages));
        sort(ages, 20);
        System.out.println(Arrays.toString(ages));
    }

    public static void sort(int[] a, int range) {
        int max = a[0];
        int min = a[0];
        for (int i = 1; i < a.length; i++) {
            if (a[i] > max) {
                max = a[i];
            }
            if (a[i] < min) {
                min = a[i];
            }
        }
        // 1. 准备桶
        DynamicArray[] buckets = new DynamicArray[(max - min) / range + 1];
        System.out.println(buckets.length);
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            buckets[i] = new DynamicArray();
        }
        // 2. 放入年龄数据
        for (int age : a) {
            buckets[(age - min) / range].addLast(age);
        }
        int k = 0;
        for (DynamicArray bucket : buckets) {
            // 3. 排序桶内元素
            int[] array = bucket.array();
            InsertionSort.sort(array);
            System.out.println(Arrays.toString(array));
            // 4. 把每个桶排序好的内容，依次放入原始数组
            for (int v : array) {
                a[k++] = v;
            }
        }
    }
}

4.基数排序

public class RadixSort {
    public static void radixSort(String[] a, int length) {
        ArrayList<String>[] buckets = new ArrayList[128];
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            buckets[i] = new ArrayList<>();
        }
        for (int i = length - 1; i >= 0 ; i--) {
            for (String s : a) {
                buckets[s.charAt(i)].add(s);
            }
            int k = 0;
            for (ArrayList<String> bucket : buckets) {
                for (String s : bucket) {
                    a[k++] = s;
                }
                bucket.clear();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        /*String[] phoneNumbers = new String[10];
        phoneNumbers[0] = "13812345678";
        phoneNumbers[1] = "13912345678";
        phoneNumbers[2] = "13612345678";
        phoneNumbers[3] = "13712345678";
        phoneNumbers[4] = "13512345678";
        phoneNumbers[5] = "13412345678";
        phoneNumbers[6] = "15012345678";
        phoneNumbers[7] = "15112345678";
        phoneNumbers[8] = "15212345678";
        phoneNumbers[9] = "15712345678";*/

        String[] phoneNumbers = new String[10];
        phoneNumbers[0] = "138";
        phoneNumbers[1] = "139";
        phoneNumbers[2] = "136";
        phoneNumbers[3] = "137";
        phoneNumbers[4] = "135";
        phoneNumbers[5] = "134";
        phoneNumbers[6] = "150";
        phoneNumbers[7] = "151";
        phoneNumbers[8] = "152";
        phoneNumbers[9] = "157";
        RadixSort.radixSort(phoneNumbers, 3);
        for (String phoneNumber : phoneNumbers) {
            System.out.println(phoneNumber);
        }
    }
}

基数排序是稳定排序，因此先排个位、再排十位，十位的排序不会打乱个位取值相等的元素顺序

三.Java 中的排序

Arrays.sort

1.JDK 7~13 中的排序实现

排序目标	条件	采用算法
int[] long[] float[] double[]	size < 47	混合插入排序 (pair)
	size < 286	双基准点快排
	有序度高	归并排序
	有序度低	双基准点快排
byte[]	size > 29	计数排序
	size <= 29	插入排序
char[] short[]	size > 3200	计数排序
	size < 47	插入排序
	size < 286	双基准点快排
	有序度高	归并排序
	有序度低	双基准点快排
Object[]	-Djava.util.Arrays.useLegacyMergeSort=true	传统归并排序
		TimSort

2.JDK 14~20 中的排序实现

排序目标	条件	采用算法
int[] long[] float[] double[]	size < 65 并不是最左侧	混合插入排序 (pin)
	size < 44 并位于最左侧	插入排序
	递归次数超过 384	堆排序
	对于整个数组或非最左侧 size > 4096，有序度高	归并排序
	有序度低	双基准点快排
byte[]	size > 64	计数排序
	size <= 64	插入排序
char[] short[]	size > 1750	计数排序
	size < 44	插入排序
	递归次数超过 384	计数排序
	不是上面情况	双基准点快排
Object[]	-Djava.util.Arrays.useLegacyMergeSort=true	传统归并排序
		TimSort

其中 TimSort 是用归并+二分插入排序的混合排序算法
值得注意的是从 JDK 8 开始支持 Arrays.parallelSort 并行排序
根据最新的提交记录来看 JDK 21 可能会引入基数排序等优化

四.练习题目

1.力扣题目分析说明

题目编号	题目标题	排序算法类型
1122	数组的相对排序	计数排序
1636	按照频率将数组升序排序	计数排序
164	最大间距	基数排序、桶排序
315	计算右侧小于当前元素的个数	基数排序
347	前 K 个高频元素	桶排序

题目编号	题目标题	排序算法类型
75	颜色分类	三向切分快速排序
215	数组中的第 K 个最大元素	堆排序
493	翻转对	归并排序
493	翻转对	树状数组
524	通过删除字母匹配到字典里最长单词	循环排序
977	有序数组的平方	双指针法

2.根据另一个数组次序排序 - 力扣 1122 题

给你两个数组，arr1 和 arr2，arr2 中的元素各不相同，arr2 中的每个元素都出现在 arr1 中。

对 arr1 中的元素进行排序，使 arr1 中项的相对顺序和 arr2 中的相对顺序相同。未在 arr2 中出现过的元素需要按照升序放在 arr1 的末尾。

输入：arr1 = [2,3,1,3,2,4,6,7,9,2,19], arr2 = [2,1,4,3,9,6]
输出：[2,2,2,1,4,3,3,9,6,7,19]

/*
    前提
    1. 元素值均 >= 0
    2. arr2 内元素唯一，且长度 <= 1000
 */
public class E01Leetcode1122 {
    public int[] relativeSortArray(int[] arr1, int[] arr2) {
        int[] count = new int[1001];
        for (int i : arr1) {
            count[i]++;
        }
        int[] result = new int[arr1.length];
        int k = 0;
        for (int i : arr2) {
            while (count[i] > 0) {
                result[k++] = i;
                count[i]--;
            }
        }
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                result[k++] = i;
                count[i]--;
            }
        }
        return result;
    }
}

3.按出现频率排序 - 力扣 1636

给你一个整数数组 nums ，请你将数组按照每个值的频率升序排序。如果有多个值的频率相同，请你按照数值本身将它们降序排序。

请你返回排序后的数组。

输入：nums = [1,1,2,2,2,3]
输出：[3,1,1,2,2,2]
解释：'3' 频率为 1，'1' 频率为 2，'2' 频率为 3 。

public class E02Leetcode1636 {
    public int[] frequencySort(int[] nums) {
        int[] count = new int[201];
        for (int i : nums) {
            count[i + 100]++;
        }

        return Arrays.stream(nums).boxed().sorted((a, b) -> {
            int fa = count[a + 100];
            int fb = count[b + 100];
            if (fa == fb) {
                return Integer.compare(b, a);
            } else {
                return fa - fb;
            }
        }).mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    }
}

4.最大间距 - 力扣 164

解法 1：桶排序 - 超过内存限制

public class E03Leetcode164_1 {
    public int maximumGap(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n < 2) {
            return 0;
        }

        sort(nums, 1);

        int ret = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            ret = Math.max(ret, nums[i] - nums[i - 1]);
        }
        return ret;
    }

    public static void sort(int[] a, int range) {
        int max = a[0];
        int min = a[0];
        for (int i = 1; i < a.length; i++) {
            if (a[i] > max) {
                max = a[i];
            }
            if (a[i] < min) {
                min = a[i];
            }
        }
        // 1. 准备桶
        DynamicArray[] buckets = new DynamicArray[(max - min) / range + 1];
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            buckets[i] = new DynamicArray();
        }
        // 2. 放入数据
        for (int age : a) {
            buckets[(age - min) / range].addLast(age);
        }
        int k = 0;
        for (DynamicArray bucket : buckets) {
            // 3. 排序桶内元素
            int[] array = bucket.array();
            InsertionSort.sort(array);
            // 4. 把每个桶排序好的内容，依次放入原始数组
            for (int v : array) {
                a[k++] = v;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {13, 26, 16, 11};
        int r = new E03Leetcode164_1().maximumGap(nums);
        System.out.println(r);
    }
}

解法 2：基数排序

public class E03Leetcode164 {
    public int maximumGap(int[] a) {
        if (a.length < 2) {
            return 0;
        }

        // 计算最大值
        int max = a[0];
        for (int i = 1; i < a.length; i++) {
            max = Math.max(a[i], max);
        }

        // 准备10个桶
        ArrayList<Integer>[] buckets = new ArrayList[10];
        for (int i = 0; i < buckets.length; i++) {
            buckets[i] = new ArrayList<>();
        }

        // 没超过最大值
        long exp = 1;
        while (max >= exp) {
            for (int j : a) {
                buckets[(j / (int) exp) % 10].add(j);
            }
            int k = 0;
            for (ArrayList<Integer> bucket : buckets) {
                for (Integer i : bucket) {
                    a[k++] = i;
                }
                bucket.clear();
            }
            exp *= 10;
        }

        // 求最大间距
        int r = 0;
        for (int i = 1; i < a.length; i++) {
            r = Math.max(r, a[i] - a[i - 1]);
        }
        return r;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {3, 6, 16, 1};
        int r = new E03Leetcode164().maximumGap(nums);
        System.out.println(r);
    }
}

解法 3：桶排序 - 合理化桶个数

public class E03Leetcode164_3 {
    public int maximumGap(int[] nums) {
        // 1. 处理特殊情况
        if (nums.length < 2) {
            return 0;
        }
        // 2. 桶排序
        int max = nums[0];
        int min = nums[0];
        for (int i1 = 1; i1 < nums.length; i1++) {
            if (nums[i1] > max) {
                max = nums[i1];
            }
            if (nums[i1] < min) {
                min = nums[i1];
            }
        }
        // 2.1 准备桶
        /*
            计算桶个数                   期望桶个数
            (max - min) / range + 1 = nums.length
            (max - min) / (nums.length - 1) = range
         */
        int range = Math.max((max - min) / (nums.length - 1), 1);
        DynamicArray[] buckets = new DynamicArray[(max - min) / range + 1];
        for (int i1 = 0; i1 < buckets.length; i1++) {
            buckets[i1] = new DynamicArray();
        }
        // 2.2 放入数据
        for (int age : nums) {
            buckets[(age - min) / range].addLast(age);
        }
        int k = 0;
        for (DynamicArray bucket : buckets) {
            // 2.3 排序桶内元素
            int[] array = bucket.array();
            InsertionSort.sort(array);
            System.out.println(Arrays.toString(array));
            // 2.4 把每个桶排序好的内容，依次放入原始数组
            for (int v : array) {
                nums[k++] = v;
            }
        }
        // 3. 寻找最大差值
        int r = 0;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            r = Math.max(r, nums[i] - nums[i - 1]);
        }
        return r;
    }

    public static void main(String[] args) {
//        int[] nums = {1, 10000000};
//        int[] nums = {9, 1, 3, 5};
//        int[] nums = {1, 1, 1, 1};
//        int[] nums = {1, 1, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 5, 5};
        int[] nums = {15252, 16764, 27963, 7817, 26155, 20757, 3478, 22602, 20404, 6739, 16790, 10588, 16521, 6644, 20880, 15632, 27078, 25463, 20124, 15728, 30042, 16604, 17223, 4388, 23646, 32683, 23688, 12439, 30630, 3895, 7926, 22101, 32406, 21540, 31799, 3768, 26679, 21799, 23740};
        int r = new E03Leetcode164_3().maximumGap(nums);
        System.out.println(r);
    }
}

解法 4：在解法 3 的基础上，只保留桶内最大最小值

public class E03Leetcode164_4 {
    public int maximumGap(int[] nums) {
        // 1. 处理特殊情况
        if (nums.length < 2) {
            return 0;
        }
        // 2. 桶排序
        // 桶个数 (max - min) / range + 1  期望桶个数 nums.length + 1
        // range = (max - min) / nums.length
        int max = nums[0];
        int min = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] > max) {
                max = nums[i];
            }
            if (nums[i] < min) {
                min = nums[i];
            }
        }
        if (max == min) {
            return 0;
        }
        int range = Math.max(1, (max - min) / nums.length);
        int size = (max - min) / range + 1;
        Pair[] buckets = new Pair[size];
        // 2. 放入数据
        for (int i : nums) {
            int idx = (i - min) / range;
            if (buckets[idx] == null) {
                buckets[idx] = new Pair();
            }
            buckets[idx].add(i);
        }

        System.out.println(Arrays.toString(buckets));
        // 3. 寻找最大差值
        int r = 0;
        int lastMax = buckets[0].max;
        for (int i = 1; i < buckets.length; i++) {
            Pair pair = buckets[i];
            if (pair != null) {
                r = Math.max(r, pair.min - lastMax);
                lastMax = pair.max;
            }
        }
        return r;
    }

    static class Pair {
        int max = 0;
        int min = 1000_000_000;

        public void add(int v) {
            max = Math.max(max, v);
            min = Math.min(min, v);
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "[" + min + "," + max + "]";
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {9, 1, 6, 5};
//        int[] nums = {1, 10000000};
//        int[] nums = {1, 1, 1, 1};
//        int[] nums = {1, 1, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 5, 5};
//        int[] nums = {15252, 16764, 27963, 7817, 26155, 20757, 3478, 22602, 20404, 6739, 16790, 10588, 16521, 6644, 20880, 15632, 27078, 25463, 20124, 15728, 30042, 16604, 17223, 4388, 23646, 32683, 23688, 12439, 30630, 3895, 7926, 22101, 32406, 21540, 31799, 3768, 26679, 21799, 23740};
        int r = new E03Leetcode164_4().maximumGap(nums);
        System.out.println(r);
    }
}

5.排序数组-力扣 912 题

给你一个整数数组 nums，请你将该数组升序排列。

输入：nums = [5,2,3,1]
输出：[1,2,3,5]

冒泡排序超时
选择排序超时
插入排序超时
堆排序通过
希尔排序通过
归并排序(递归-合并-插入) 通过
归并排序(递归-合并) 通过
归并排序(迭代-合并) 通过
单边快排超时
双边快排超时
双边快排+随机基准位通过
双边快排+随机基准位+等值处理通过

堆排序

public static void sort(int[] a) {
    buildHeap(a);
    //排序
    for (int i = a.length - 1; i >= 0; i--) {
        swap(a, 0, i);
        down(a, 0, i);
    }
}

/**
 * 建堆
 *
 * @param a
 */
private static void buildHeap(int[] a) {
    for (int i = a.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
        down(a, i, a.length);
    }
}

/**
 * 下潜方法
 *
 * @param a      原数组
 * @param parent 父节点
 * @param size   长度
 */
private static void down(int[] a, int parent, int size) {
    while (true) {
        int left = parent * 2 + 1;
        int right = left + 1;
        int max = parent;
        if (left < size && a[left] > a[max]) {
            max = left;
        }
        if (right < size && a[right] > a[max]) {
            max = right;
        }
        if (max == parent) {
            break;
        }
        swap(a, max, parent);
        parent = max;
    }
}

/**
 * 交换位置
 *
 * @param a
 * @param right
 * @param max
 */
private static void swap(int[] a, int right, int max) {
    int t = a[max];
    a[max] = a[right];
    a[right] = t;
}

希尔排序:

public static void sort(int[] a) {
    for (int gap = a.length >> 1; gap > 0; gap = gap >> 1) {
        //插入排序
        for (int low = gap; low < a.length; low++) {
            int t = a[low];
            int i = low - gap;
            while (i >= 0 && t < a[i]) {
                a[i + gap] = a[i];
                i -= gap;
            }
            if (i != low - gap) {
                a[i + gap] = t;
            }
        }
    }
}

归并排序:

public class Sort_06_MergeInsertionSort_01 {

    /**
     * 归并排序思想:先分割
     *
     * @param a1
     */
    public static void sort(int[] a1) {
        int[] a2 = new int[a1.length];
        split(a1, 0, a1.length - 1, a2);
    }

    private static void split(int[] a1, int left, int right, int[] a2) {
        // 2. 治
        if (right - left <= 32) {
            // 插入排序
            insertion(a1, left, right);
            return;
        }
        // 1. 分
        int m = (left + right) >>> 1;
        split(a1, left, m, a2);
        split(a1, m + 1, right, a2);
        // 3. 合
        merge(a1, left, m, m + 1, right, a2);
        //把a2中的元素复制回a1
        System.arraycopy(a2, left, a1, left, right - left + 1);
    }

    public static void merge(int[] a1, int i, int iEnd, int j, int jEnd, int[] a2) {
        int k = i;
        while (i <= iEnd && j <= jEnd) {
            if (a1[i] < a1[j]) {
                a2[k] = a1[i];
                i++;
            } else {
                a2[k] = a1[j];
                j++;
            }
            k++;
        }
        if (i > iEnd) {
            System.arraycopy(a1, j, a2, k, jEnd - j + 1);
        }
        if (j > jEnd) {
            System.arraycopy(a1, i, a2, k, iEnd - i + 1);
        }
    }

    public static void insertion(int[] a, int left, int right) {
        for (int low = left + 1; low <= right; low++) {
            int t = a[low];
            int i = low - 1;
            // 自右向左找插入位置，如果比待插入元素大，则不断右移，空出插入位置
            while (i >= left && t < a[i]) {
                a[i + 1] = a[i];
                i--;
            }
            // 找到插入位置
            if (i != low - 1) {
                a[i + 1] = t;
            }
        }
    }


    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {9, 3, 7, 2, 8, 5, 1, 4};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

双边快排

public class Sort_07_02_QuickSortHoare_07 {
    /**
     * 双边快排
     *
     * @param a
     */
    public static void sort(int[] a) {
        quick(a, 0, a.length - 1);
    }

    /**
     * 快排
     *
     * @param a
     * @param left
     * @param right
     */
    private static void quick(int[] a, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int mid = partition(a, left, right);
        quick(a, left, mid - 1);
        quick(a, mid + 1, right);
    }

    private static int partition(int[] a, int left, int right) {
        //添加left随机
        final int index = ThreadLocalRandom.current().nextInt(right - left + 1) + left;
        swap(a, left, index);
        int pv = a[left];
        int i = left + 1;
        int j = right;//j找小的
        while (i <= j) {
            while (i <= j && a[j] > pv) {
                j--;
            }
            while (i <= j && a[i] < pv) {
                i++;
            }
            if (i <= j) {
                swap(a, i, j);
                i++;
                j--;
            }
        }
        swap(a, left, j);
        return j;
    }

    /**
     * 交换位置
     *
     * @param a
     * @param right
     * @param max
     */
    private static void swap(int[] a, int right, int max) {
        int t = a[max];
        a[max] = a[right];
        a[right] = t;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = {6, 5, 4, 3, 2, 1};
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        sort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
}

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如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法 php 开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
121. 买卖股票的最佳时机薄荷糖的味道_fb40
给定一个数组，它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格。示例2:输入:
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
回溯算法-重新安排行程 chirou_ 算法数据结构图论 c++图搜索
leetcode332.重新安排行程这题我还没自己ac过，只能现在凭着刚学完的热乎劲把我对题解的理解记下来。本题我认为对数据结构的考察比较多，用什么数据结构去存数据，去读取数据，都是很重要的。classSolution{private:unordered_map>targets;boolbacktracking(intticketNum,vector&result){//1.确定参数和返回值//2
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
insert into select 主键自增_mybatis拦截器实现主键自动生成 weixin_39521651 insert into select 主键自增 mybatis delete返回值 mybatis insert返回主键 mybatis insert返回对象 mybatis plus insert返回主键 mybatis plus 插入生成id
前言前阵子和朋友聊天，他说他们项目有个需求，要实现主键自动生成，不想每次新增的时候，都手动设置主键。于是我就问他，那你们数据库表设置主键自动递增不就得了。他的回答是他们项目目前的id都是采用雪花算法来生成，因此为了项目稳定性，不会切换id的生成方式。朋友问我有没有什么实现思路，他们公司的orm框架是mybatis，我就建议他说，不然让你老大把mybatis切换成mybatis-plus。mybat
k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习 K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
数据结构 | 栈和队列 TT-Kun 数据结构与算法数据结构栈队列 C语言
文章目录栈和队列1.栈：后进先出（LIFO）的数据结构1.1概念与结构1.2栈的实现2.队列：先进先出（FIFO）的数据结构2.1概念与结构2.2队列的实现3.栈和队列算法题3.1有效的括号3.2用队列实现栈3.3用栈实现队列3.4设计循环队列结论栈和队列在计算机科学中，栈和队列是两种基本且重要的数据结构，它们在处理数据存储和访问顺序方面有着独特的规则和应用。本文将详细介绍栈和队列的概念、结构、实
[Python] 数据结构详解及代码 AIAdvocate 算法 python 数据结构链表
今日内容大纲介绍数据结构介绍列表链表1.数据结构和算法简介程序大白话翻译,程序=数据结构+算法数据结构指的是存储,组织数据的方式.算法指的是为了解决实际业务问题而思考思路和方法,就叫:算法.2.算法的5大特性介绍算法具有独立性算法是解决问题的思路和方式,最重要的是思维,而不是语言,其(算法)可以通过多种语言进行演绎.5大特性有输入,需要传入1或者多个参数有输出,需要返回1个或者多个结果有穷性,执行
Python算法L5：贪心算法小熊同学哦 Python算法算法 python 贪心算法
Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点：缺点：结语贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是，在保证每一步局部最优的情况下，希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
【RabbitMQ 项目】服务端：数据管理模块之绑定管理月夜星辉雪 rabbitmq 分布式
文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义绑定信息类交换机名称队列名称绑定关键字：交换机的路由交换算法中会用到没有是否持久化的标志，因为绑定是否持久化取决于交换机和队列是否持久化，只有它们都持久化时绑定才需要持久化。绑定就好像一根绳子，两端连接着交换机和队列，当一方不存在，它就没有存在的必要了定义绑定持久化类构造函数：如果数据库文件不存在则创建，打开数据库，创建binding_table插入
非对称加密算法原理与应用2——RSA私钥加密文件私语茶馆云部署与开发架构及产品灵感记录 RSA2048 私钥加密
作者：私语茶馆1.相关章节（1）非对称加密算法原理与应用1——秘钥的生成-CSDN博客第一章节讲述的是创建秘钥对，并将公钥和私钥导出为文件格式存储。本章节继续讲如何利用私钥加密内容，包括从密钥库或文件中读取私钥，并用RSA算法加密文件和String。2.私钥加密的概述本文主要基于第一章节的RSA2048bit的非对称加密算法讲述如何利用私钥加密文件。这种加密后的文件，只能由该私钥对应的公钥来解密。
粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用 subject625Ruben 机器学习人工智能 matlab 算法
在这篇博客中，我们将展示如何使用粒子群优化（PSO）算法求解三维正弦波函数，并通过增加正弦波扰动，使优化过程更加复杂和有趣。本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程，并展示搜索空间中的动态过程和收敛曲线。1.目标函数定义我们使用的目标函数是一个三维正弦波函数，定义如下：objectiveFunc=@(x)sin(sqrt(x(1).^2+x(2).^2))+0.5*sin(5
非对称加密算法————RSA理论及详情 hu19930613
转自：https://www.kancloud.cn/kancloud/rsa_algorithm/48484一、一点历史1976年以前，所有的加密方法都是同一种模式：（1）甲方选择某一种加密规则，对信息进行加密；（2）乙方使用同一种规则，对信息进行解密。由于加密和解密使用同样规则（简称"密钥"），这被称为"对称加密算法"（Symmetric-keyalgorithm）。这种加密模式有一个最大弱点
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
【加密算法基础——对称加密和非对称加密】 XWWW668899 网络安全服务器笔记
对称加密与非对称加密对称加密和非对称加密是两种基本的加密方法，各自有不同的特点和用途。以下是详细比较：1.对称加密特点密钥:使用相同的密钥进行加密和解密。发送方和接收方必须共享这个密钥。速度:通常速度较快，适合处理大量数据。实现:算法相对简单，计算效率高。常见算法AES(高级加密标准)DES(数据加密标准)3DES(三重数据加密标准)RC4(流密码)应用场景文件加密磁盘加密传输大量数据时的加密2.
【算法练习】IDEA集成leetcode插件实现快速刷 2401_84102892 2024年程序员学习算法 intellij-idea leetcode
============点击右侧边leetcode->设置->配置地址、用户名、密码、存放目录、文件模板用户名要登录后在账号信息里看模板代码1.codefilename!velocityTool.camelC
【加密算法基础——RSA 加密】 XWWW668899 网络服务器笔记 python
RSA加密RSA（Rivest-Shamir-Adleman）加密是非对称加密，一种广泛使用的公钥加密算法，主要用于安全数据传输。公钥用于加密，私钥用于解密。RSA加密算法的名称来源于其三位发明者的姓氏：R:RonRivestS:AdiShamirA:LeonardAdleman这三位计算机科学家在1977年共同提出了这一算法，并发表了相关论文。他们的工作为公钥加密的基础奠定了重要基础，使得安全通
机器学习-聚类算法不良人龍木木机器学习机器学习算法聚类
机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
高性能javascript--算法和流程控制海淀萌狗
-for,while和do-while性能相当-避免使用for-in循环，==除非遍历一个属性量未知的对象==es5:for-in遍历的对象便不局限于数组，还可以遍历对象。原因：for-in每次迭代操作会同时搜索实例或者原型属性，for-in循环的每次迭代都会产生更多开销，因此要比其他循环类型慢，一般速度为其他类型循环的1/7。因此，除非明确需要迭代一个属性数量未知的对象，否则应避免使用for-i
深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用 AGI通用人工智能之禅程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
JVM源码分析之堆外内存完全解读 HeapDump性能社区
概述广义的堆外内存说到堆外内存，那大家肯定想到堆内内存，这也是我们大家接触最多的，我们在jvm参数里通常设置-Xmx来指定我们的堆的最大值，不过这还不是我们理解的Java堆，-Xmx的值是新生代和老生代的和的最大值，我们在jvm参数里通常还会加一个参数-XX:MaxPermSize来指定持久代的最大值，那么我们认识的Java堆的最大值其实是-Xmx和-XX:MaxPermSize的总和，在分代算法
《算法》四学习——1.1节进阶的Farmer 算法算法笔记
前言买了一本算法4，每天看一点，对每个小结来个学习总结，输出驱动输入。本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。笔记自己在编码中容易遗漏的点&&优先级比||高在开发中习惯了加括号，所以没注意到这点，教材上也有但是忘记了二分查找中计算mid=left+(right-left)/2这样计算可以有效避免(left+right)/2溢出答疑java无穷大
排序路小白同学
1.冒泡排序冒泡算法是一种基础的排序算法，这种算法会重复的比较数组中相邻的两个元素。如果一个元素比另一个元素大（小），那么就交换这两个元素的位置。重复这一比较直至最后一个元素。这一比较会重复n-1趟，每一趟比较n-j次，j是已经排序好的元素个数。每一趟比较都能找出未排序元素中最大或者最小的那个数字。这就如同水泡从水底逐个飘到水面一样。冒泡排序是一种时间复杂度较高，效率较低的排序方法。其空间复杂度是
深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation 元注解自定义注解
一、基本概述　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
mysql优化特定类型的查询 annan211 java 工作 mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。在统
MAC下安装多版本JDK和切换几种方式棋子chessman jdk
环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位历史：过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。在终端中输入jav
javaScript （1） Array_06 JavaScript java 浏览器
JavaScript 1、运算符　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类：　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
国内顶级代码分享网站袁潇含 java jdk oracle .net PHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站 &
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较随意而生 mongodb hadoop 搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
mac os 系统科研软件总结张亚雄 mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011 大客户版，自行搜索。 1.2 Latex （MacTex）: 系统环境：https://tug.org/mactex/ &nb
Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao request Inputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
数据库SQL优化大总结之百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
jsonObject的使用 bijian1013 java json
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
[Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher， /** * Register a watcher for a particular p
【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码 handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化如果在
CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！所以验证结果的正确性很重要！！！在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。以下程序在K5000GPU上跑的。
诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvm cms GC hbase swap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
maven环境快速搭建 daizj 安装 mavne 环境配置
一下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
public function searchWithRelated() { $criteria = new CDbCriteria; $criteria->together = true; //without th
Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts 2. 修改nginx.conf的配置，在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntu useradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd 使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。顾应该如下操作：
第五章常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginx lua
JSON库在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timer quartz 定时器
原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时首先继承jav
Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。　　举比例如以下：　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem Type &n
[转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VO android sqlite 反射 Cursor
在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。使用时需要注意：考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oracle sql 工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓